5.10 Frequent headache is unqualified.
就在一统天下之时，术士徐福居然说动我王。
Prunus cerasus European sour cherry (to tell the truth, I don't know if this translation is reliable.
少根筋又仗义直言的女医师，从一开始和器护人员从不打不相识，一起经历各种突发状况、互相救援，到建立革命情戚与十足的默契与信任，甚至经历台风断桥灾虽，众人不顾自身安全在风两中急救。女医师终于被这块温暖士地上的人们·唤回自己遗失许久的初心。
该剧讲述了金牌营养师鹿番番（龚婉怡 饰）为了讨好厌食的冰山律师刘若琛（杨廷东 饰）意外穿梭回到了过去，由此上演了一段暖甜逗趣的爱情故事。
She said frankly that the best part of marriage is that when you want someone to accompany you, he is willing to accompany you.
本片是香港无线电视台TVB把1980年版经典剧集《上海滩》重新剪辑而成，分电影《上海滩》和《上海滩续集》两部作品，分别于1983年1月20日和1月25日在院线上映。
《人到中年I：山海间的前浪、中浪和后浪》是纪录片《人到中年》的第一部，通过对成都“山海间”周围老、中、青“蓉飘”们摆龙门阵的记录，主要反映了各年龄段普通人在现实和梦想中浮沉，在焦虑和希冀间拼搏的社会现实。“人到中年”不仅指年龄上成为中年人，在本片中还指生理和心理上遭遇重重压力，在焦虑中亟寻出路的一种状态。友情提示：《人到中年》第一部对话较多，故事性较淡，对纪录片故事性要求较高的朋友慎看（《人到中年》第二部故事性相对较强，可以期待）
《永远的车神》（Senna）是由阿斯弗·卡帕迪尔执导，埃尔顿·赛纳和迈克尔·舒马赫主演的纪录片，于2011年6月3日在英国上映。该片讲述了巴西传奇车手埃尔顿·赛纳传奇的一生。其职业生涯参加了161场大奖赛、41次冠军、65次排头位、三次一级方程式大奖赛年度总冠军，被誉为赛车王子。1994年5月1日在圣马力诺的伊莫拉赛道上撞车身亡，年仅34岁。
在这个浩瀚无垠的空间之内，不是只有凡人所认知，只存在著当下的世界而已，而是有著十二个时空跟一个诡谲邪恶的魔界共生著，这个故事就由其中之一的“金时空”开始展开……
在人与妖怪之间过着忙碌日子的夏目，偶然与以前的同学结城重逢，由此回忆起了被妖怪缠身的苦涩记忆。此时，夏目认识了在归还名字的妖怪记忆中出现的女性·津村容莉枝。和玲子相识的她，现在和独子椋雄一同过着平稳的生活。夏目通过与他们的交流，心境也变得平和。但这对母子居住的城镇，却似乎潜伏着神秘的妖怪。在调查此事归来后，寄生于猫咪老师身体的“妖之种”，在藤原家的庭院中，一夜之间就长成树结出果实。而吃掉了与自己形状相似果实的猫咪老师，竟然分裂成了3个——！？
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The gangster immediately hit the captain on the head with an iron bar, chained him and threw him into the high seas.
翘儿这才舒服一些，可就在踏进院子的这一刻就又不舒服了，这么好的院子凭什么给这呆子住。
少女们闪闪发光的青春日记。
That is to say, if you need to chew Machamp pills in an emergency, you don't have to worry about it. However, if you brush those pills quickly, you need to make a choice between BUFF with 10 basic attack power in 1 minute or BUFF with 20 seconds and 25 basic attack power.
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Information Theory: I forget which publishing house it was. It is a very thin book and it is very good. There is a good talk about the measurement of information, the understanding of entropy and the Markov process (there is no such thing in the company now, I'll go back and find it and make it up). Mastering this knowledge, it is good for you to understand the cross entropy and relative entropy, which look similar but easy to confuse. At least you know why many machine learning algorithms like to use cross entropy as cost function ~
